Principios de Gráficos Analíticos
Nota
Esta presentación es una traducción de “Principles of Analytic Graphics” de Roger D. Peng, quien es “Associate Professor of Biostatistics” en la “Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health” y se encuentra contenida en el curso “Exploratory Data Analysis” de la especialización en “Data Science” impartida en la plataforma educacional Coursera.
Los textos han sido traducidos sin consentimiento del autor ni revisión del mismo.
Los gráficos que se muestran no son los incluidos en la presentación original.
Principios de Gráficos Analíticos -1
Principio 1: Mostrar comparaciones
La evidencia para una hipótesis es siempre relativa a otra hipótesis compitiendo.
Siempre pregunta “¿En comparación con qué?”
Mostrar Comparaciones -1
Mostrar Comparaciones -2
Mostrar Comparaciones -3
Mostrar Comparaciones -4
Principios de Gráficos Analíticos -2
- Principio 2: Mostrar causalidad, mecanismos, explicaciones, estructura sistemática:
- Cuál es el marco conceptual-teórico para sustentar la causalidad que quieres analizar
Estimación Impacto
Estimación Impacto 2
Tomado de La Evaluación de Impacto en la Práctica, Banco Mundial enlace
Principios de Gráficos Analíticos -3
- Principio 3: Mostrar datos multivariable:
- multivariable => más de dos variables
- El mundo real es multivariable
- Hay que escapar de la “tierra plana”
Multivariable 1:
Multivariable 2:
Principios de Gráficos Analíticos -4
- Principio 4: Integrar múltiples modos de evidencia
- Integre completamente palabras, números, imágenes, diagramas
- Los gráficos de datos deben hacer uso de muchos modos de presentación de datos
- No permita que la herramienta dirija el análisisx
Integrar Distintas Formas de Evidencia
Principios de Gráficos Analíticos -5
Principio 5: Describa y documente la evidencia con etiquetas, escalas, fuentes, etc., apropiadas.
- Un gráfico de datos debe contar una historia completa y creíble.
Principios de Gráficos Analíticos -6
Principio 6: El contenido es rey
- Las presentaciones analíticas finalmente prosperan o fracasan dependiendo de la calidad, relevancia e integridad de su contenido.
Resumen
- Principio 1: Mostrar comparaciones
- Principio 2: Mostrar causalidad, mecanismo, explicación
- Principio 3: Mostrar datos multivariables
- Principio 4: Integrar múltiples modos de evidencia
- Principio 5: Describir y documentar la evidencia
- Principio 6: El contenido es rey
Referencias
Edward Tufte (2006). Beautiful Evidence, Graphics Press LLC. www.edwardtufte.com